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SMK ULTRA TREND Doppel gleitender Durchschnitts-Kreuzungsstrategie
Schriftsteller:
ChaoZhang, Datum: 2024-05-23 18:17:07
Tags:
EMASMARSIMACDSMK
Übersicht
Die SMK ULTRA TREND Dual Moving Average Crossover Strategie ist eine quantitative Handelsstrategie, die Handelssignale erzeugt, die auf dem Crossover des 5-tägigen Exponential Moving Average (EMA5) und des 20-tägigen Exponential Moving Average (EMA20) basieren. Die Kernidee dieser Strategie besteht darin, Veränderungen in den Markttrends zu erfassen, indem die Crossover von kurz- und mittelfristigen gleitenden Durchschnitten genutzt werden. Wenn die EMA5 über die EMA20 überschreitet, erzeugt sie ein Kaufsignal, und wenn die EMA5 unter die EMA20 überschreitet, erzeugt sie ein Verkaufssignal. Zusätzlich beinhaltet diese Strategie das Konzept von Unterstützungs- und Widerstandsniveaus, indem Unterstützung und Widerstandslinien auf dem Chart gezeichnet werden, um die Richtung und Stärke des Trends zu bestimmen.
Strategieprinzip
Das Prinzip der SMK ULTRA TREND Dual Moving Average Crossover Strategie kann in folgenden Schritten zusammengefasst werden:
- Berechnen Sie den 5-Tage-EMA und den 20-Tage-EMA. EMAs reagieren im Vergleich zu einfachen gleitenden Durchschnitten (SMAs) schneller auf Kursänderungen und eignen sich somit besser für die Erfassung kurzfristiger Trends.
- Ermitteln Sie die Kreuzung von EMA5 und EMA20. Wenn die EMA5 über die EMA20 überschreitet, erzeugt sie ein Kaufsignal; wenn die EMA5 unter die EMA20 überschreitet, erzeugt sie ein Verkaufssignal.
- Berechnen Sie die Support- und Widerstandsniveaus.
- Zeichnen Sie EMA5, EMA20, Unterstützungslinie und Widerstandslinie auf dem Diagramm, um die Strategiesignale und die wichtigsten Preisniveaus visuell anzuzeigen.
- Eröffnen Sie eine Long-Position, wenn ein Kaufsignal angezeigt wird, und schließen Sie die Position, wenn ein Verkaufssignal angezeigt wird.
Strategische Vorteile
- Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit: Die Strategielogik ist klar, die verwendeten Indikatoren sind einfach und die Berechnungsmethoden sind leicht verständlich und umsetzbar, was sie für Anfänger im quantitativen Handel geeignet macht.
- Anpassungsfähigkeit: Die Dual Moving Average Crossover-Strategie kann auf mehrere Handelsinstrumente und Zeitrahmen angewendet werden.
- Trendverfolgung: Die EMA-Indikatoren legen im Vergleich zu SMAs mehr Wert auf die jüngsten Preisänderungen und ermöglichen so eine rechtzeitige Reflexion der Trendänderungen und unterstützen die Trendverfolgung.
- Unterstützung bei Unterstützung und Widerstandsniveau: Die Einführung von Unterstützungs- und Widerstandslinien hilft, die Stärke des Trends und mögliche Wendepunkte besser zu verstehen und bietet zusätzliche Referenzen für Handelsentscheidungen.
Strategische Risiken
- Häufiger Handel: Da die Strategie Signale erzeugt, die auf kurzfristigen gleitenden Durchschnitts-Crossovers basieren, kann dies zu häufigem Handel auf Bereichsmärkten führen, was zu erhöhten Handelskosten und Anziehungsrisiken führt.
- Verzögerung: Als Trendfolgestrategie weist die Doppel- gleitende Durchschnitts-Crossover-Strategie zwangsläufig einen gewissen Verzögerungsgrad auf. Sie kann die optimalen Einstiegspunkte zu Beginn eines Trends verpassen oder bei Trendumkehrungen die Ausgänge verzögern.
- Falsche Signale: Bei lauten Marktbedingungen können gleitende Durchschnitts-Crossovers falsche Signale erzeugen, was zu einer suboptimalen Strategieleistung führt.
Strategieoptimierungsrichtlinien
- Signalfilterung: Zusätzlich zu gleitenden Durchschnittsquerschnitten sollten andere technische Indikatoren wie RSI und MACD eingeführt werden, um die Handelssignale sekundär zu bestätigen und die Signalzuverlässigkeit zu verbessern.
- Dynamische Parameteroptimierung: Dynamische Anpassung der gleitenden Durchschnittsparameter anhand der Marktbedingungen und der Instrumenteneigenschaften, um sich besser an die Veränderungen des Marktrhythmus anzupassen.
- Positionsgröße: Dynamische Anpassung der Positionsgrößen basierend auf der Trendstärke, Volatilität und anderen Indikatoren.
- Stop-Loss und Take-Profit: Es sind angemessene Stop-Loss-Levels und Gewinnziele festzulegen, um die Risikoposition einzelner Trades zu kontrollieren und das Risiko-Rendite-Verhältnis der Strategie zu verbessern.
Zusammenfassung
Die SMK ULTRA TREND Dual Moving Average Crossover Strategie ist eine einfache und praktische quantitative Handelsstrategie, die Markttrends durch die Crossover-Signale von EMA5 und EMA20 erfasst und dabei Unterstützungs- und Widerstandslinien als Hilfswerkzeuge für Handelsentscheidungen verwendet. Zu den Vorteilen der Strategie gehören klare Logik, Anpassungsfähigkeit, einfache Implementierung und Optimierung.
/*backtest
start: 2023-05-17 00:00:00
end: 2024-05-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SMK ULTRA TREND STRATEGY", overlay=true)
// Define the length for EMAs
ema5_length = 5
ema20_length = 20
// Calculate EMAs
ema5 = ta.ema(close, ema5_length)
ema20 = ta.ema(close, ema20_length)
// Plot EMAs
plot(ema5, title="EMA 5", color=color.red )
plot(ema20, title="EMA 20", color=color.blue)
// Generate buy and sell signals
buySignal = ta.crossover(ema5, ema20)
sellSignal = ta.crossunder(ema5, ema20)
// Plot buy and sell signals
plotshape(series=buySignal, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sellSignal, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
// Execute buy and sell orders
if (buySignal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellSignal)
strategy.close("sell")
// Define support and resistance lengths
pivotLen = 5
// Calculate support and resistance levels
var float supportLevel = na
var float resistanceLevel = na
if (ta.pivotlow(low, pivotLen, pivotLen))
supportLevel := low[pivotLen]
if (ta.pivothigh(high, pivotLen, pivotLen))
resistanceLevel := high[pivotLen]
// Plot support and resistance levels
plot(supportLevel, title="Support Level", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(resistanceLevel, title="Resistance Level", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
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